Reklāma vs ieteikums

Cik mērķtiecīga reklāma uz jūsu rēķina nogalina ieteikumu meklētājus

Jūs pavadījāt minūti, meklējot dāvanu savai brāļameitai, un no tā brīža visur redzat leļļu attēlus. Izklausās pazīstams?
Mērķtiecīgi reklāmas pakalpojumi bieži tiek veidoti kā ieteikumu virzītāji, lai izjauktu neatbilstību starp uzņēmumu un indivīdu stimuliem. Tas ir tik bieži, ka lielākā daļa cilvēku ieteikumu pakalpojumus uzskata par maskētām reklāmas platformām.
Apskatīsim, kā mērķtiecīga reklamēšana atšķiras no ieteikumu programmas un ko tā nozīmē lietotājam: jums.

Nodoms iegādāties [Tom Fishburne]

Kas ir ieteikumi un mērķtiecīga reklāma?

Pirmkārt, ko es domāju ar ieteikumu? Šis ir diezgan vienkāršs: jūs meklējat kaut ko tādu, kas atbilst jūsu personīgajai gaumei, teiksim, mūzika. Jūs izmantojat pakalpojumu, kurā varat ievadīt savas preferences, piemēram, Spotify. Pēc tam šis pakalpojums piedāvā jaunas dziesmas, kuras jūs, iespējams, mīlēsit, ņemot vērā jūsu pagātnes gaumi. Jūs tikko saņēmāt ieteikumus.

Ieteikuma mērķis ir optimizēt jūsu pieredzi, piegādājot labākās preces, pamatojoties uz jūsu personīgo gaumi.

No otras puses, mērķtiecīgā reklāmā ir iesaistītas trešās personas. Sakiet, ka reklāmdevējs A pārdod apavus, bet reklāmdevējs B pārdod ceļojumu paketes. Viņi katrs izveido savu reklāmas kampaņu un maksā reklāmas brokeriem, lai viņi parādītu savas reklāmas. Reklāmdevējs A izmanto Google DoubleClick, bet reklāmdevējs B izmanto AppNexus. Jūs apmeklējat vietni, kurā pārdod reklāmas vietas, piemēram, DailyNews. Pēc sekundes desmitdaļas šie brokeri datu tirgū iegādājas jūsu pārlūkprogrammas vēsturi un pēc tam nosolās, lai izlemtu, kura reklāma tiks parādīta.
Ja DoubleClick maksā visvairāk, jūs redzēsit izdomātos apavus. Ja AppNexus maksā visvairāk, jūs redzēsit lētus eksotiskus ceļojumu paketes un domāsit par savām nākamajām brīvdienām.

Reklāmas mērķis ir optimizēt reklāmdevēja, izdevēja un trešo personu peļņu, pamatojoties uz jūsu pārlūkošanas vēsturi.
Personas datu vākšana [Marketoonist]

Uz brīdi nolaidīsimies pie uzgriežņiem un skrūvēm. Reklāmas ziņā “reklāmas brokeris” tiek saukts par pieprasījuma puses platformu (DSP). DSP tiek maksāts, kad jūs noklikšķināt uz reklāmas, tāpēc tas aprēķina cenas, lai palielinātu klikšķu iespējamību. Līdzība ar ieteikumu rodas, ja DSP izmanto jūsu personas datus, kas iegādāti no datu pārvaldības platformas (DMP).

Lielākie DMP, piemēram, Oracle vai Salesforce, daudz zina par jūsu vecumu, apmeklētajām vietnēm, meklēšanas vēsturi, pirkumiem bezsaistē vai darbībām sociālajos tīklos. Viņi izmanto draņķīgus izsekošanas sīkfailus, lai visur savāktu datus un sinhronizētu visus jūsu profilus. DSP izmanto šos datus, lai prognozētu klikšķa iespējamību. Tāpēc, meklējot kurpes Google, jaunumu rakstos redzēsit apavu reklāmas.

Trešo personu reklamēšana tiešsaistē [Wikipedia]

Dažādas tehniskās struktūras

Mērķtiecīga reklāma ievērojami atšķiras no ieteikuma trīs galveno iemeslu dēļ: šajās pieejās iesaistītie dati, lietotāju profilu pārlieku vienkāršošana un aprēķinu ierobežojumi.

1. Netieša un skaidra atgriezeniskā saite

Pirmkārt un galvenokārt, ieteikumu sistēmas ir interaktīvas. Jūs varat pielāgot savas preferences, lai mainītu iegūto. Šādi pakalpojumi galvenokārt izmanto skaidru atgriezenisko saiti.
Tieši pretēji, reklāmas sistēmas vāc tikai netiešu atgriezenisko saiti, bieži neprasot jūsu atļauju. Ja redzat, ka vairāku nedēļu laikā tiek piegādāts daudz bērnu, tas satrauc, ja jūs vienkārši iegādājāties dāvanu tikko vecāku draugam. Dati, kas saņemti ar netiešu atgriezenisko saiti, ir daudz mazāk informatīvi nekā no interaktīva procesa.
Kā mūzikas eksperts jūs varētu ieteikt kādam labu mūziku pēc neilgas sarunas par mūziku? Protams. Vai jūs varētu to izdarīt, ņemot vērā tikai viņu nesenos meklēšanas vaicājumus Google tīklā? Es uz tā neklikšķinātu.

2. Rupja lietotāju profilu piesiešana

Otra būtiska atšķirība rodas no trešo personu skaita, kas iesaistītas reālā laika solīšanas procesā. Tā kā DSP (reklāmas brokeri) un DMP (datu platformas) ir atšķirīgi uzņēmumi, jūsu datu apstrāde ir būtiski atdalīta no ieteikumiem reālā laikā. DMP nezina, kādas ir pašreizējās reklāmas kampaņas, kad tās datu neskaitāmas daļas tiek saspiestas informatīvā formā. Šis process rada pārāk vienkāršotu lietotāja profilu segmentēšanu iepriekš noteiktās rupjās kategorijās. Vai jūs justos saprasts, ja es stereotipizētu jūsu gaumi tikai izvēloties dažas no šīm 44 iezīmēm?

IPinYou datu kopas 44 lietotāju segmenti [sic]

DMP bieži ir izdevīgāk uzkrāt miljardiem lietotāju kopsavilkumu, nevis tērēt laiku un naudu, lai apkopotu padziļinātas garšas izvēles dažiem cilvēkiem. DMP var jūs apzīmēt kā “30 gadus vecs vīrietis, kurš meklē kurpes”, taču viņi nezina, kādus apavus vēlaties labāk, kā arī to, vai jūsu draugs izmantoja jūsu datoru šai meklēšanai.

3. Skaitļošanas spēja

Trešais tehniskais pretstats, ko es gribētu norādīt, ir ārkārtīgi īsais laika ierobežojums, kas noteikts DSP, lai solītu cenu uz reklāmas vietu: bieži vien mazāks par 100 ms. Tas liek izmantot pilnīgi naivus algoritmus, salīdzinot ar ieteikumu sistēmām. Prognozēšanas algoritms reālā laika solīšanai (RTB) parasti izvēlas nelielu 30–40 pazīmju apakškopu, kur ieteikuma algoritms izmantotu blīvas reprezentācijas ar desmitiem miljonu parametru.

Apvienojumā ar iepriekš izskaidroto vienkāršošanu ir acīmredzams, ka parasto ieteikumu motoru aprēķinātās jaudas pakāpes ir lielākas nekā RTB.

Reālā laika solīšanas spēle [AdExchanger]

Ko tas nozīmē lietotājam

Tagad, kad esam izklāstījuši galvenās atšķirības, redzēsim, kā tā ietekmē lietotāju pieredzi. Iepriekš minēto tehnisko ierobežojumu dēļ reklāmas nebūt nav pielāgotas lietotāju gaumei. Ideāla statistika, kas parāda šo faktu, ir tāda, ka vidējais klikšķu skaits uz reklāmu ir mazāks par 1/1000. Līdzīgi vidējais reklāmguvumu skaits (piemēram, pirkšana, lejupielāde) ir mazāks par 1/20 000. Ieteikumu motors ar tikai vienu labu minējumu kādreiz, sākot no 20 000 minējumiem, no rīta nevarēja ieskatīties spogulī.

Tā kā tiešsaistes reklāmdevēji saņem atlīdzību par klikšķiem, viņi izmanto plaši pazīstamas metodes, lai pievērstu neinteresējošu lietotāju uzmanību: mirgojošas animācijas, augsts vizuālais kontrasts un skaņas efekti. Tas acīmredzami kaitē tiešsaistes pieredzei un izskaidro, kāpēc cilvēki steidzas uz reklāmu bloķēšanas programmatūru. eMarketer paredz, ka 30% interneta lietotāju 2018. gadā izmantos vienu.

Ierīču skaits, kas izmanto reklāmu bloķēšanas programmatūru [PageFair]

Šī solīšanas sistēma pati par sevi ietekmē pieredzi. Izvēlētā reklāma galu galā ir tā DSP, kas maksā visvairāk. Tas, ko redz lietotājs, ir ne tikai mazsvarīgs, bet arī ļoti neobjektīvs pret pārtikušiem uzņēmumiem. Indie grupas vai filmu veidotāji nekad netiks reklamēti, sacenšoties ar nozīmīgākajām industrijām, pat ja tie jums labāk der.

Ārkārtējos gadījumos lietotāji neko neredz, ja par to nemaksā dārga reklāmas kampaņa. Reklāmas vietas nav vieta, kur cilvēkiem ieteikt apmeklēt šo slēpto parku, par kuru jums pastāstīja kaimiņi, vai arī nelielo publisko muzeju, kuru atklājāt divus gadus pēc tam, kad katru dienu gājāt garām. Turpretī labs ieteikumu dzinējspēks, kas nav virzīts uz peļņu, noteikti tos izvēlētos, ja tas derētu jums. Īpaši bezmaksas preces un aktivitātes!

Atjaunosim uzticību ieteikumu meklētājprogrammām

Kad uzticība ir sabojāta, attiecības tiek mainītas uz visiem laikiem. Kaitējot tiešsaistes pieredzi, mēs arvien vairāk un vairāk aizdomamies par saņemtajiem algoritmiskajiem ieteikumiem. Patiesam ieteikumu mehānismam ir jāraizējas tikai par jums, indivīdu un jādarbojas jūsu interesēs. Es neuzticētos ieteikumiem no platformas, kas piedāvā sponsorētus produktus vai, kas vēl ļaunāk, pārdodot savus personas datus trešo personu aģentūrām.

Iedomājieties divus nākotnes līgumus: tādu, kurā reklāma uzvar un uznirstošie logi tiek straumēti tieši jūsu redzes nervos; otrais, kur šeit atrodas AI, lai palīdzētu jums atklāt lietas, kas jums patīk. Kuru nākotni vēlaties veidot?
Tāpēc vietnē Crossing Minds mēs veidojam hai, interaktīvu plašsaziņas līdzekļu un izklaides ieteikumu motoru, kas nav brīvs no aizspriedumiem. Šeit varat reģistrēties, lai izmēģinātu alfa versiju: ​​miljoniem parametru, kurus esat apmācījis pats, lai iegūtu savu peļņu!